(57)【要約】【課題】文書画像の各画素を的確に代表色に置き換えて減色処理を向上する。【解決手段】この文書画像処理装置は、文書画像を入力する入力部と、前記入力された文書画像の各画素から、この文書画像の文書要素を抽出する抽出部と、前記抽出された文書要素の色空間における代表色を推定する推定部と、前記推定された代表色を前記色空間上でそれぞれ分離する平面を算出する算出部と、前記算出された各平面によって分離される前記色空間の分離領域に分布する前記文書要素の各画素の色を、同じ前記分離領域に分布する前記代表色に置き換える置換部と、を具備する。【選択図】図１
2010219848.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書画像を入力する入力部と、
前記入力された文書画像の各画素から、この文書画像の文書要素を抽出する抽出部と、
前記抽出された文書要素の色空間における代表色を推定する推定部と、
前記推定された代表色を前記色空間上でそれぞれ分離する平面を算出する算出部と、
前記算出された各平面によって分離される前記色空間の分離領域に分布する前記文書要素の各画素の色を、同じ前記分離領域に分布する前記代表色に置き換える置換部と、
を具備することを特徴とする文書画像処理装置。
【請求項２】
前記抽出部が、前記文書画像の各画素から、下地の色と前記文字要素の色とに関係した２値化閾値に基づき、この下地を含む第１の領域とこの文書要素を含む第２の領域とを抽出し、
前記推定部が、前記抽出された第１の領域及び第２の領域それぞれに前記色空間における代表色を推定する
ことを特徴とする請求項１記載の文書画像処理装置。
【請求項３】
前記抽出部が、前記文書画像の各画素から、下地の色と前記文字要素の色とに関係した２値化閾値に基づき、この下地を含む第１の領域とこの文書要素を含む第２の領域とを抽出し、
前記算出部が、前記抽出された第１の領域と第２の領域とを前記色空間上で分離する平面を算出する
ことを特徴とする請求項１記載の文書画像処理装置。
【請求項４】
前記抽出された文書要素の色を設定する設定部を、
さらに具備し、
前記算出部が、前記設定された色に基づき、前記推定された代表色の中から特定の代表色を前記色空間上でそれぞれ分離する平面を算出する、
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の文書画像処理装置。
【請求項５】
文書画像の各画素を入力するステップと、
前記入力された文書画像の各画素から、この文書画像の文書要素を抽出するステップと、
前記抽出された文書要素の色空間における代表色を推定するステップと、
前記推定された代表色を前記色空間上でそれぞれ分離する平面を算出するステップと、
前記算出された各平面によって分離される前記色空間の分離領域に分布する前記文書要素の各画素の色を、同じ前記分離領域に分布する前記代表色に置き換えるステップと、
を含むことを特徴とする文書画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書画像に代表される画像の減色処理を行う文書画像処理装置および文書画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
カラー画像の圧縮手段として一般的なＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）圧縮では、文字などを含んだ文書画像の圧縮率を高くすると、いわゆるブロックノイズにより文字のエッジ部分がぼやけてしまい、視認性が低下することが知られている。
そこで、色空間における頻度分布に対してハフ（Hough）変換または主成分分析を行って色数を決定する。これとともに、色空間における色の直線状の分布を求めてその分布をクラスタリングして得られたクラスタの数の色を用いて減色化を行うものがある（たとえば特許文献１）。
【０００３】
また、色空間における頻度分布に対して主成分分析を行って次元数（色数）を算出し、色数に基づいたパラメータを設定して、頻度分布領域の凸部を決定することにより、凸部に対応する画素値を原稿使用色の色値とするものがある（たとえば特許文献２）。
【０００４】
また、被読取物から文字だけを抽出するために、色空間における頻度分布から極大点を求め、最も明度が高い極大点（たとえば、下地色による極大点）からの方向のベクトルデータに変換し、このベクトルデータの分類結果から文字色を判別する。そして、文字以外の模様（絵柄部）の極大点２つと下地色による極大点とで平面を張り、この平面に垂直な直線で文字色のベクトルを投影することで平面までの距離を算出する。この距離によって文字と絵柄部や下地を分離するものがある（たとえば特許文献３）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平７−４４７０９公報
【特許文献２】特開２００７−１１６４１９公報
【特許文献３】特開平５−６７２３４公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特に文字のエッジ部分の画像は、スキャン時の色ずれなどにより実際に使用されているインク色から外れることが多く、インク色と下地色の両方の影響を受け、中間の色となる。この場合、上記した特許文献１では、直線分布からはずれた色の取り扱いが不明であり、一般的な文書画像に対して効果的に減色処理を行うことが難しいという問題がある。
【０００７】
また、帳票などの文書画像では、網点にすることで意図して特定の欄を中間色にしている場合があり、さらにはその網点上に同じ色のインクで文字を印刷することもある。この場合、上記した特許文献２では、この文書画像の色の置き換え処理を行うと、文字と網点が同じ色として認識され、文字が読みにくくなる恐れがある。また、印刷された赤色の文字や罫線があり、後から印鑑の捺印による朱色が加わった文書画像を入力した場合、特許文献２では、赤色の文字や罫線と朱色を別の色としてクラスタリングすることが難しく、一般的な文書画像に対して効果的に減色処理を行うことが難しいという問題もあった。
【０００８】
また、上記した特許文献３では、絵柄部の極大点と下地色の極大点とで平面を張る必要がある。このため、特許文献３では、事前に色数が既知である必要があり、文字色以外の色数が多いと平面を張ることができなくなり、一般的な文書画像に対して効果的に減色処理を行うことが難しいという問題があった。
【０００９】
本発明はこのような課題を解決するためになされたもので、文書画像の各画素を的確に代表色に置き換えて減色処理できる文書画像処理装置および文書画像処理方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記の課題を解決するために本発明の文書画像処理装置は、文書画像を入力する入力部と、前記入力された文書画像の各画素から、この文書画像の文書要素を抽出する抽出部と、前記抽出された文書要素の色空間における代表色を推定する推定部と、前記推定された代表色を前記色空間上でそれぞれ分離する平面を算出する算出部と、前記算出された各平面によって分離される前記色空間の分離領域に分布する前記文書要素の各画素の色を、同じ前記分離領域に分布する前記代表色に置き換える置換部と、を具備することを特徴とする。
【００１１】
本発明の文書画像処理方法は、文書画像の各画素を入力するステップと、前記入力された文書画像の各画素から、この文書画像の文書要素を抽出するステップと、前記抽出された文書要素の色空間における代表色を推定するステップと、前記推定された代表色を前記色空間上でそれぞれ分離する平面を算出するステップと、前記算出された各平面によって分離される前記色空間の分離領域に分布する前記文書要素の各画素の色を、同じ前記分離領域に分布する前記代表色に置き換えるステップと、を含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、文書画像の各画素を的確に代表色に置き換えて減色処理を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の一実施形態の文書画像処理装置の構成を示す図である。
【図２】図１に示した第１の実施形態に係るＣＰＵの内部構成を示す構成図である。
【図３】図２に示した文書画像入力部によって入力される文書画像の一例を示す図である。
【図４】図２に示した文書要素抽出部の具体的な処理フローの一例を示すフローチャートである。
【図５】図３に示した入力文書画像に対して２値化処理を行って生成された２値画像の一例を示す図である。
【図６】図５に示した２値画像に対して文字領域の黒画素のみを抽出した結果の一例を示す図である。
【図７】図５に示した２値画像に対して罫線領域の黒画像のみを抽出した結果の一例を示す図である。
【図８】図２に示した代表色推定部の処理の概念を説明するための頻度分布の一例を示す図である。
【図９】図８に各頻度分布へのベクトルと２値化平面とを加えた頻度分布の一例を示す図である。
【図１０】、図９に示した頻度分布を２値化平面によって平面上部と平面下部とに分割した場合の一例を示す図である。
【図１１】分離平面算出部の処理を説明するための頻度分布の一例を示す図である。
【図１２】図１１に示した２色間の分布において、代表色間のベクトルに分布を射影した頻度分布の一例を示す図である。
【図１３】複数の分離平面を求める状況を説明するための頻度分布の一例を示す図である。
【図１４】図１に示した第２の実施形態に係るＣＰＵの内部構成を示す構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。
（第１の実施の形態）
図１は本発明の一つの実施の形態に係る文書画像処理装置の構成を示すブロック図である。
文書画像処理装置１０は、ＣＰＵ１１、ＣＰＵバス１２、記憶装置１３、主記憶部１４、データ入力装置１５、入力インターフェース装置１６、出力インターフェース装置１７、画像入力装置１８、画像出力装置１９で構成される。
【００１５】
ＣＰＵ１１、記憶装置１３、主記憶部１４、データ入力装置１５、入力インターフェース装置１６および出力インターフェース装置１７は、ＣＰＵバス１２を介してそれぞれ接続されている。
記憶装置１３は、ＣＰＵ１１の作業用メモリである。主記憶部１４は、プログラム格納領域とテンポラリ記憶領域を有する。このプログラム格納領域には、この文書画像処理装置１０を制御する制御プログラムなどが格納されている。このテンポラリ記憶領域は、ＣＰＵ１１の一時記憶領域として使用される。
【００１６】
データ入力装置１５は、たとえばキーボードやマウスなどからなり、外部からのデータまたは指示が入力される。入力インターフェース装置１６には、画像入力装置１８が接続されている。画像入力装置１８は、予め用意された文書画像を読み取る。入力インターフェース装置１６は、画像入力装置１８によって読み取られた文書画像を入力する。この文書画像は、ＣＰＵバス１２を介して記憶装置１３に送られて、ここに記憶される。
【００１７】
出力インターフェース装置１７には、画像出力装置１９が接続されている。出力インターフェース装置１７は、記憶装置１３に記憶された文書画像を、ＣＰＵバス１２を介して画像出力装置１９へ出力する。画像出力装置１９は、出力インターフェース装置１７からの文書画像を所定のデバイスに出力する。
【００１８】
図２は、図１に示した第１の実施形態に係るＣＰＵ１１の内部構成を示す構成図である。
ＣＰＵ１１は、これら装置１３〜１７を制御する。ＣＰＵ１１は、文書画像入力部１０１、文書要素抽出部１０２、代表色推定部１０３、分離平面算出部１０４、色置換処理部１０５を備える。
文書画像入力部１０１は、入力インターフェース装置１６からの文書画像を入力する。この文書画像入力部１０１は、文書画像を入力する入力部として機能する。この文書画像は、たとえばスキャナなどのデバイスから読み取った文書画像データであり、この実施形態では、カラー画像データである。
【００１９】
図３は、図２に示した文書画像入力部１０１によって入力される文書画像２０１の一例を示す図である。この文書画像２０１は、たとえば下地色が白色で、「申込書」の文字２０２が赤色、太線枠２０３が青色、網点部２０４が薄い青色の網点、「氏名」の文字が青色、罫線枠２０６が黒色、記入文字２０７が黒色、捺印２０８が朱色であるとする。また捺印は他の色と比較して画素数が小さいものとする。
【００２０】
図２に示した文書要素抽出部１０２は、文書画像入力部１０１によって入力された文書画像２０１から文字や罫線の文書要素を抽出する。図４は、図２に示した文書要素抽出部１０２の具体的な処理フローの一例を示すフローチャートである。文書要素抽出部１０２は、２値化処理、連結成分抽出処理、特徴量測定処理および属性分類処理を行う。以下、これらの処理を図５〜図７の図面を用いて具体的に説明する。
【００２１】
（２値化処理）
文書要素抽出部１０２は、前処理として２値化処理を行う（図４のステップＳ１１１）。通常、この文書要素として重要なものは、下地と区別可能な濃い濃度の色である。そこで、この文書要素抽出部１０２での２値化処理によって、ノイズや薄い網点領域などを除去した白画素と黒画素からなる２値画像を生成することが可能となる。具体的には、たとえば濃淡画像を２値化処理する際に最適閾値を求める判別分析法などの一般に知られている方法を利用してよい。
【００２２】
図５は、図３に示した文書画像２０１に対して２値化処理を行って生成された２値画像３０１の一例を示す図である。図５において、２値画像３０１は、図３に示した「申込書」の文字２０２、太線枠２０３、「氏名」の文字２０５、罫線枠２０６、記入文字２０７、捺印２０８が黒画素として３０２〜３０３，３０５〜３０７のようになる。また図３に示した網点部２０４は、色濃度が薄いために空白３０４となっている。
【００２３】
（連結成分抽出処理）
文書要素抽出部１０２は、この２値化処理によって生成された２値画像に対して、黒画素の連結性を検出し、連結されているものを１つの塊として抽出する連結成分抽出処理を行う（図４のステップＳ１１２）。
【００２４】
（特徴量測定処理）
この抽出された各連結成分に対して、「大きさ」、「形状」、「黒画素比率」、「黒画素分布」などの特徴量を計測する（図４のステップＳ１１３）。たとえば、「大きさ」は、連結成分の外接矩形の縦横の画素数を測定する。「形状」は、連結成分の外接矩形が正方形に近いまたは横に細長いなどの形を計測する。「黒画素比率」は、連結成分の外接矩形に対して、黒画素の比率の大小を計測する。「黒画素分布」は、連結成分の外接矩形内における黒画素の分布に偏りがあるかまたは一様かを計測する。
【００２５】
（属性分類処理）
この計測を用いて、各連結成分がどのような種類の文書要素であるかの属性分類を行う（図４のステップＳ１１４）。たとえば、「大きさ」は文書画像の大きさに比較して小さく、「形状」は正方形に近く、「黒画素比率」が高い文書要素は、文字である。また、文字よりも大きく、内部が空白で「黒画素比率」が低く、「黒画素分布」では連結成分の外接矩形付近にのみ黒画素が存在する文書要素は、罫線枠である。また、文字として抽出された連結成分について、周囲で同様な連結成分があった場合のみ、文字として抽出してもよい。これにより、２値化時に発生するノイズ成分を除去することが可能である。
【００２６】
図６は、図５に示した２値画像３０１に対して文字領域の黒画素のみ（文字画像４０１）を抽出した結果の一例を示す図である。文書要素抽出部１０２は、「申込書」４０２、「氏名」４０５、記入文字４０７、捺印４０８を文字（文字画像４０１）として抽出している。また、図７は、図５に示した２値画像３０１に対して罫線領域の黒画像のみ（罫線画像５０１）を抽出した結果の一例を示す図である。文書要素抽出部１０２は、太線枠５０２と罫線枠５０３を罫線画像５０１として抽出している。文書要素抽出部１０２は、前記入力された文書画像の各画素から、この文書画像の文書要素を抽出する抽出部として機能する。
【００２７】
図２に示した代表色推定部１０３は、文字や罫線といった文書要素の画素の色や下地などの画素の色を色空間における頻度分布を利用して推定する。図８は、図２に示した代表色推定部１０３の処理の概念を説明するための頻度分布６０１の一例を示す図である。入力される文書画像としては、図３に示した文書画像２０１を用い、各画素の色値をＲＧＢで表現するものとして、３次元の頻度分布を求める。入力される文書画像２０１の各画素全てについて頻度分布を求め、プロットした結果が図８の頻度分布６０１である。
【００２８】
この頻度分布６０１は、たとえば白色（下地色）の下地の頻度分布（以下、「下地色の頻度分布」という）６０２、青色の文字や罫線の頻度分布６０３、薄い青色の網点の頻度分布６０４、黒色の文字や罫線の頻度分布６０５、赤色の文字の頻度分布６０６、朱色の捺印の頻度分布６０７を含んで構成される。下地色の頻度分布６０２と各頻度分布６０２〜６０７との間には、中間色の頻度分布が広がっており、頻度分布６０１はこれら中間色を包含したものとみなせる。ただし、実際には頻度分布６０１の外側のＲＧＢ値を持った画素も存在している。これについては後述する。各頻度分布は、中心付近が最も頻度の高いものとなる。したがって、下地色の頻度分布６０２から各頻度分布６０３〜６０７へのベクトルを求め、これを各頻度分布の代表色とみなすことができる。
【００２９】
なお、各頻度分布６０３〜６０７は、文書要素として抽出された領域のみから頻度分布を求めることが可能であり、この場合、頻度分布６０１のように広がりを持った領域は発生しない。この代表色推定部１０３は、前記抽出された文書要素の色空間における代表色を推定する推定部として機能する。
【００３０】
図９は、図８に各頻度分布へのベクトル６０８〜６１２と２値化平面６１３とを加えた頻度分布の一例を示す図である。なお、頻度分布６０１から朱色の捺印の頻度分布６０７までは図８で説明したものと同様である。ベクトル６０８〜６１２は、それぞれ頻度分布６０３〜６０７の代表ベクトルを示す。各代表ベクトル６０８〜６１２は、各頻度分布６０１〜６０７における頻度が高いＲＧＢ値を始点と終点としている。
【００３１】
この実施形態では、各代表ベクトル６０８〜６１２を文書画像の頻度分布６０１より算出する場合を考える。この場合、頻度分布の極大値を調べることにより、各頻度分布への代表ベクトルが算出できる。ところが、頻度分布６０４のように中間色の場合、頻度分布６０１が広がり、かつ頻度分布６０３との距離が近いため、頻度分布６０４が頻度分布６０３の影響を受ける恐れがある。逆に頻度分布６０３の算出も頻度分布６０４の影響により正しく算出できないこともある。
【００３２】
また、朱色の捺印の頻度分布６０７は、他の色の頻度分布６０２〜６０６と比較して画素数が少ないため、下地色の頻度分布６０２からの広がりにより代表ベクトル６１２が正しく算出できない場合もある。代表ベクトルが正しく算出できないと後述する分離平面算出部１０４で正しい分離平面を求めることができず、この結果視認性が低下した画像となる。
【００３３】
そこで、本実施形態では、文字や罫線といった重要な文書要素の代表ベクトルを頻度分布全体から算出するのではなく、下地色や中間色と区別して決定する。そのために、本実施形態では、文書要素抽出部１０２での２値化処理および文書要素抽出処理の結果を利用する。図１０は、図９に示した頻度分布６０１を２値化平面６１３によって平面上部と平面下部とに分割した場合の一例を示す図である。ここで、頻度分布６０１を平面上部と平面下部とに分割するとは、ＲＧＢの色空間における２値化処理を表している。この平面上部は下地などの濃度が薄い領域となり、平面下部は文字や罫線といった文書要素を含む濃度が濃い領域となる。この平面上部に存在する頻度分布のうち、下地色の頻度分布６０２は薄い青色の網点の頻度分布よりも頻度分布における極大値がかなり大きいため、代表ベクトルの基準となる下地色の代表色を推定することが可能となる。その後、次の極大値があると考えられる薄い青色の網点の頻度分布６０４の極大値を求め、代表色とする。
【００３４】
次に２値化平面６１３の平面下部に存在する各頻度分布６０３，６０５〜６０７に対して、同様に極大値を求めて代表色を決定する。この際、頻度分布全体から代表色を決定するのではなく、文書要素の抽出結果を利用した頻度分布から決定する。つまり、青色の文字や罫線の頻度分布６０３、薄い青色の網点の頻度分布６０４、黒色の文字や罫線の頻度分布６０５、赤色の文字の頻度分布６０６、朱色の捺印の頻度分布６０７の各頻度分布から求めることにより、分布の広がりの影響を受けないようにするため、正しく代表色を決定することが可能となる。なお、具体的な代表ベクトルの算出方法は、特開平５−６１９７４号公報に開示されている手法を用いてもよい。この手法では、文書画像のＲＧＢデータが入力されると、濃度ヒストグラムを作成して極大点を検出する。そして、下地色を基準点とする極大点の方向ベクトルデータへの変換を行う。
【００３５】
図２に示した分離平面算出部１０４は、色空間において各代表色間を分離するための平面を求める。図１１は、分離平面算出部１０４の処理を説明するための頻度分布の一例を示す図である。この図１１では、色空間において頻度分布７０１が存在し、その中に頻度分布７０２と頻度分布７０３の２色の分布が含まれるこれら頻度分布７０１〜７０３の色は、文字や罫線といった文書要素を構成する色であるものとする。これら分布の代表色は、７０５と７０６とし、下地色の代表色を７０４とする。なお、下地色の頻度分布は、図の簡略化のために省略する。この例では、頻度分布７０２と７０３は、それぞれ別の色であるが、頻度分布７０１に示すように完全に分離していない。
【００３６】
図１０では、各代表色間の頻度分布を省略したが、実際には存在することが多い。この現象は、たとえば文字と罫線が別の色であるときに、文字と罫線が接触している場合などに発生すると考えられる。このような状態では、後述する色置換処理部１０５で各画素の色を代表色に置き換える際に、どちらの色に置き換えるかの判断がつかない。そこで、２色の分布間における分離平面７１０を求める。この分離平面７１０の上部のＲＧＢ値を持った画素は代表色７０５へ、下部の画素のＲＧＢ値を持った画素は代表色７０６へと置き換えることが可能となる。分離平面算出部１０４は、前記推定された代表色を前記色空間上でそれぞれ分離する平面を算出する算出部として機能する。
【００３７】
次に、具体的な分離平面７１０の算出方法について説明する。まず、２色の代表ベクトルから２色間のベクトル７０９が求まる。このベクトル７０９の方向ベクトルを（ａ，ｂ，ｃ）とする。分離平面７１０はベクトル７０９と垂直に交差する平面とすると、分離平面７１０の法線ベクトルも（ａ，ｂ，ｃ）となる。したがって、分離平面７１０の式（１）は、
ａｘ＋ｂｙ＋ｃｚ＋ｄ＝０    …（１）
となる。
【００３８】
次に、係数ｄの求め方について説明する。図１２は、図１１に示した２色間の分布において、代表色間のベクトルに分布を射影した頻度分布の一例を示す図である。図１１のベクトル７０９は射影軸８０６に対応し、図１１の代表色７０５と７０６は射影するとそれぞれ分布８０４と８０５に対応する。また、図１１に示した頻度分布７０１〜７０３は、それぞれ分布８０１〜８０３に対応する。この射影分布から分離平面８０７を求める。算出方法としては、２値化処理と同様に一般に知られている判別分析法を用いてもよい。この結果、分離平面８０７の射影軸上における座標値（α，β，γ）が算出される。この座標値を式（１）に代入して係数ｄを求めることにより、図１１の色空間における分離平面７１０が算出される。すなわち、係数ｄは、
ｄ＝−（ａα＋ｂβ＋ｃγ）
となる。
【００３９】
分離平面算出部１０４は、実際には各代表色間で求めることとなる。つまり、隣接した代表色間で分離平面を算出し、その平面によって囲まれた領域毎で代表色間の分離を行う。ここでは、分離平面に対して正（＋）側と負（−）側を定義し、ある代表色の座標値が正側か負側かを判定する。この代表色がたとえば正側だったら、正側に存在する色の座標値を全て求める。これを各分離平面に対して行い、これら分離平面によって囲まれた領域がこの代表色の該当領域となる。その際、演算コスト削減のため、代表色間の距離を算出し、その距離が予め設定した閾値以上に離れている場合は分離平面の算出を行わなくてもよい。
【００４０】
図１３は、複数の分離平面９０９，９１０，９１３〜９１５を求める状況を説明するための頻度分布の一例を示す図である。この図１３は、図８のＲＧＢ軸の原点側、つまり黒側から見た図となっている。すなわち、青色の文字や罫線の頻度分布９０１とその代表色９０５、黒色の文字や罫線の頻度分布９０２とその代表色９０６、赤色の文字の頻度分布９０３とその代表色９０７、朱色の捺印の頻度分布９０４とその代表色９０８がある。
【００４１】
ここで、青色の文字や罫線の頻度分布９０１の分離を考えると、頻度分布９０１と代表色９０５、頻度分布９０２と代表色９０６によって分離平面９０９が求まる。同様に、頻度分布９０１と代表色９０５、頻度分布９０３と代表色９０７によって分離平面９１０が求まる。青色の文字や罫線の頻度分布９０１と朱色の捺印の頻度分布９０４間は、距離が離れているため、分離平面の算出は行わない。実際に頻度分布９０１と頻度分布９０４間の分離平面を求めても、この分離平面は代表色９０５から見て分離平面９０９と９１０の外側となるためである。この分離平面９０９および９１０で囲まれた領域９１１が青色の領域となる。
【００４２】
また、黒色の文字や罫線の頻度分布９０２の分離の場合、代表色９０６と他の３つの代表色９０５，９０７，９０８との距離が閾値以下であるため、分離平面９０９，９１３，９１４をそれぞれ求め、各分離平面に囲まれた領域が黒色の領域となる。なお、図１２には図示していないが、白色側は２値化平面６１３によって分離される。したがって、実際には青色の領域は、求めた分離平面９０９，９１０および２値化平面６１３の３つの平面で囲まれた領域となる。黒色の領域は、求めた分離平面９０９，９１３，９１４および２値化平面６１３の４つの平面で囲まれた領域となる。同様に、赤色の領域は、分離平面９１０，９１３，９１５および２値化平面６１３の４つの平面で囲まれた領域となる。朱色の領域は、分離平面９１４，９１５および２値化平面６１３の３つの平面で囲まれた領域となる。
【００４３】
図２に示した色置換処理部１０５は、入力された文書画像の各画素を代表色推定部１０３で推定された代表色に置き換える。色置換処理部１０５は、各画素のＲＧＢ値を色空間上の点とみなし、分離平面算出処理で算出された分離平面によってどの代表色に分離されるかを検知し、検知した代表色に置き換える。色置換処理部１０５は、前記算出された各平面によって分離される前記色空間の分離領域に分布する前記文書要素の各画素の色を、同じ前記分離領域に分布する前記代表色に置き換える置換部として機能する。
【００４４】
なお、色置換処理部１０５が分離平面による分離を行う際、図１３の領域９１２に示すような、どの代表色の領域にも属さない領域が発生する場合がある。この領域９１２に画素が存在する場合は、分離平面から代表色を探すのではなく、置き換えが終了した文書画像の周囲の画素を調べることにより置き換えてもよい。具体的には、対象画素がどの代表色にも属さない場合、その対象画素の周囲８方向（上下左右、左斜めの上下、右斜めの上下の方向）の画素を調べ、最も多い代表色をその画素の代表色としてもよい。以上の処理を入力された文書画像の全画素について行い、代表色への置き換えを終了する。また、２値化処理によって中間色および下地色となった画素については白色で置き換えてよい。以上により、最終的に代表色および下地の白色のみの文書画像が生成されることとなり、この後の圧縮処理によって高い圧縮率が期待できる画像となる。
【００４５】
色置換処理部１０５は、たとえば求めた代表色に対応するカラーマップ（ＲＧＢ値）を作成し、このカラーマップにしたがって色の置き換えを行う。この置き換えられた画素は、ビットマップとして記憶装置１３に記憶される。
【００４６】
本実施形態では、文書画像から文字や罫線といった文書要素を抽出して、代表色、代表色間における２値化平面と分離平面を求め、この２値化平面と分離平面で囲まれた領域に存在する画素を代表色で置き換える。この結果、文書画像の各画素を的確に代表色に置き換えることができ、視認性を損なわない効果的な減色処理が可能となり、圧縮処理において高い圧縮率で減色された文書画像を生成することが可能となる。
【００４７】
（第２の実施の形態）
図１４は、図１に示した第２の実施形態に係るＣＰＵ１１の内部構成を示す構成図である。なお、第１の実施形態に係るＣＰＵの内部構成と同様の構成要素に関しては、説明の都合上、同一符合を付記する。また、文書画像入力部１０１から代表色推定部１０３までの各処理は、図２に示した第１の実施形態と同様なので、説明を省略する。
【００４８】
この第２の実施形態で、第１の実施形態と異なる構成は、減色情報設定部１０６を設けた点である。この減色情報設定部１０６は、減色処理の色を分離平面算出部１０４に支持するためのパラメータを設定するものである。第１の実施形態では、中間色を削除した減色処理が行われたが、ユーザによっては中間色の保持が必要な場合もある。そのような場合、減色情報設定部１０６によって、青色、黒色、赤色、朱色に加えて、中間色の薄い青色を残すように指示することが可能となる。
【００４９】
具体的な指示の形態としては、予めファイルなどに保存してある指示情報を読出してもよいし、文書画像処理装置がＧＵＩ（Graphical User Interface）などを備えている場合、これを使用してもよい。指示情報としては、たとえば２値化閾値以下の下地以外の代表色を利用する／利用しないのフラグを与えることにより実現できる。減色情報設定部１０６は、前記抽出された文書要素の色を設定する設定部として機能する。
【００５０】
分離平面算出部１０４は、減色情報設定部１０６によって設定された中間色を保持するため、２値化平面６１３の平面上部側（下地側）においても分離平面を算出する。上述した図９の図面を用いて算出処理を説明する。図９において、薄い青色の網点の頻度分布６０４の代表色および代表ベクトル６０９は、既に説明した代表色推定部１０３によって算出されているものとする。この頻度分布６０４を分離する分離平面は、下地色の頻度分布６０２との間で算出する。この算出方法では、図１０に示したベクトル７０９を代表ベクトル７０９を代表ベクトル６０９とみなし、図１０に示すような射影分布を求めて、分離平面を求める。分離平面算出部１０４は、前記設定された色に基づき、前記推定された代表色の中から特定の代表色を前記色空間上でそれぞれ分離する平面を算出する算出部として機能する。
【００５１】
図８の例では、中間色の頻度分布は１つだけであったが、中間色の頻度分布が複数ある場合は、各中間色の頻度分布の代表色と代表ベクトルを求め、図１２に示した場合と同様に、中間色間の分離平面を求めることが可能となる。以上の結果、中間色を保存した文書画像が生成される。
【００５２】
この第２の実施形態では、減色情報設定部１０６によって中間色を残す例を説明したが、たとえば図９において２値化平面６１３の平面下部側の文書要素を構成する代表色の個数を制限する指示を与えることも可能である。たとえば３色と指示を与えた場合、代表色推定部１０３によって推定された各代表色の中から極大値の値が上位３番目までの代表色だけを残すことにより、特定の代表色を色空間上で分離する平面を算出することができる。また、閾値を指定し、極大値が閾値以下の場合、代表色と見なさないようにすることも可能である。この場合、たとえばノイズによって発生した微小な極大値を消すことが可能となり、色数の増加を抑えることができる。また、色の種類を指定して指示することも可能である。この場合には、指定された色の代表色を色空間上で分離する平面を算出することができる。
【００５３】
本実施形態では、抽出された文書要素の色を設定し、この設定された色に基づき、推定された代表色の中から特定の代表色を色空間上でそれぞれ分離し、求めた２値化平面と分離平面で囲まれた領域に存在する画素を代表色で置き換える。この結果、文書画像の各画素を、設定された代表色に的確に置き換えることができ、視認性を損なわない効果的な減色処理が可能となり、圧縮処理において高い圧縮率で減色された文書画像を生成することが可能となる。
【００５４】
なお、本願発明は、上記実施形態のみに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形してもよい。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることにより、種々の発明を構成できる。たとえば実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【符号の説明】
【００５５】
１０…文書画像処理装置、１１…ＣＰＵ、１２…ＣＰＵバス、１３…記憶装置、１４…主記憶部、１５…データ入力装置、１６…入力インターフェース装置、１７…出力インターフェース装置、１８…画像入力装置、１９…画像出力装置、１０１…文書画像入力部、１０２…文書要素抽出部、１０３…代表色推定部、１０４…分離平面算出部、１０５…色置換処理部、１０６…減色情報設定部、２０１…文書画像、６１３…２値化平面、７０５，７０６，９０５〜９０８…代表色、７１０，８０７，９０９，９１０，９１３〜９１５…分離平面、９１１，９１２…領域。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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